Open ai以API 的形式推出了三個新模型：GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano。這些模型的性能全面超越 GPT-4o 和 GPT-4o mini，在編碼和指令跟蹤方面都有明顯提升。它們還擁有更大的上下文窗口——支持多達 100 萬個上下文標記——并且能夠通過改進的長上下文理解更好地利用這些上下文，讓我們看看它們之間有什么區別？

定位

• GPT-4.1：作為GPT-4o的升級版，GPT-4.1在多模態能力（文本、圖像、音頻）基礎上進一步優化，響應速度更快、推理深度更強，尤其在寫作、編程和復雜問答場景中表現更自然，減少“答非所問”的情況。其上下文窗口支持1M tokens，最大輸出32,768 tokens，并計劃支持所有Copilot套餐。

• GPT-4.1 mini：定位為中端輕量模型，專為邊緣設備（如手機App、小程序）和輕量任務設計，犧牲部分性能以降低資源消耗，適合實時性要求高但算力有限的場景。與GPT-4o mini類似，其參數規模較小（約8B），但保留了核心多模態功能。

• GPT-4.1 nano：是極致輕量化版本，專為移動端和嵌入式AI打造，參數規模更小（推測可能低于mini版本），強調低延遲和離線運行能力，例如在舊手機或無網絡環境下仍可使用基礎AI功能。

1. 模型大小與參數

• GPT-4.1：完整的大型模型，擁有最多的參數，適合復雜任務和需要強大計算能力的場景。

• GPT-4.1 mini：中等大小的模型，參數量較少，適合在資源受限的環境中使用，如普通的個人電腦或服務器。

• GPT-4.1 nano：最小的模型，參數量最少，主要針對移動端和嵌入式設備等資源極其受限的場景。

2. 性能與效率

GPT-4.1：

• 在編碼、指令遵循和長文本理解等任務上表現出色。

• 在 SWE-bench Verified 編碼基準測試中得分為 54.6%，比 GPT-4o 提高了 21.4%。

• 在 Video-MME 長文本理解基準測試中得分為 72.0%，比 GPT-4o 提高了 6.7%。

GPT-4.1 mini：

• 在許多基準測試中表現接近甚至超過 GPT-4o，延遲降低了近一半，成本降低了 83%。

• 在 MMMU 圖像理解基準測試中表現優異。

GPT-4.1 nano：

• 是最快的模型，延遲極低，通常在 128,000 輸入 token 的查詢中，首次返回 token 的時間不到五秒。

• 在 MMLU、GPQA 和 Aider polyglot coding 等任務上的表現甚至超過了 GPT-4o mini。

3. 適用場景

• GPT-4.1：適用于需要強大計算能力和復雜任務處理的場景，如專業的軟件開發、復雜的法律文檔分析、大規模的數據處理等。

• GPT-4.1 mini：適合在中端設備上運行，如普通的個人電腦、小型服務器等，可以處理一些中等復雜度的任務，如日常的文本生成、簡單的編程輔助、圖像理解等。

• GPT-4.1 nano：主要針對移動端和嵌入式設備，如智能手機、平板電腦、智能家居設備等，適用于對響應速度要求高且資源受限的場景，如快速的文本分類、自動補全等。

4. 成本

*基于典型的輸入/輸出和緩存比例。

5. 其他特點

長文本處理能力：

• 所有三個模型都支持 100 萬 token 的上下文窗口，比之前的 GPT-4o 模型（12.8 萬 token）大幅增加。

• GPT-4.1 在長文本理解方面表現出色，能夠更好地處理復雜的多文檔任務。

指令遵循能力：

• GPT-4.1 在指令遵循方面有顯著提升，特別是在復雜的多輪對話中表現更好。

圖像理解：

• GPT-4.1 mini 在圖像理解方面表現突出，通常優于 GPT-4o。

官方介紹：https://openai.com/index/gpt-4-1/